畢業(yè)設計（論文）開題報告：洗滌生產(chǎn)線檢測視頻監(jiān)控軟件設計

PAGE畢業(yè)設計(論文)開題報告學生姓名：學號：專業(yè)：通信工程設計(論文)題目：洗滌生產(chǎn)線檢測視頻監(jiān)控軟件設計指導教師:年月日畢業(yè)設計（論文）開題報告1．結合畢業(yè)設計（論文）課題情況，根據(jù)所查閱的文獻資料，每人撰寫2000字左右的文獻綜述文獻綜述1研究背景近年來在計算機視覺領域里的基于視頻圖像分析的應用很廣泛，主要用于生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量檢測、人體的檢測、火災檢測以及管道腐蝕檢測等。隨著近年來旅游業(yè)和生活水平的提高，酒店，賓館也相應增加，從而床上用品、窗簾以及餐桌上的紡織用品也相應增多，導致對紡織品的洗滌造成很大的勞動力需求，進而使商家的經(jīng)營成本增大。在對生產(chǎn)線上的紡織物污點檢測時，如果采用人工會存在很多問題，一方面由于人的精神集中的周期比較短，一般在30分鐘以內(nèi)，而洗滌流水線的速度一般比較快，所以需要人的眼睛不斷地移動，這樣很容易造成人眼的視覺疲勞，這種情況下很容易產(chǎn)生漏檢。另一方面現(xiàn)在隨著洗滌量的增大使得對流水線的速度不斷提高，那么人工的檢測正確率就更加降低，導致洗滌質(zhì)量不過關。目前，國內(nèi)在洗滌生產(chǎn)線上利用計算機視覺對污點進行檢測的研究相對很少，只是在驗布機方面有很多研究。所以，這對現(xiàn)在洗滌生產(chǎn)線的實際情況，利用計算機視覺對生產(chǎn)線上紡織物的污點檢測的研究是很有實際意義的。計算機視覺監(jiān)控研究的重要部分是目標檢測?？焖俣鴾蚀_對運動的物體進行檢測的研究是很具有挑戰(zhàn)性，另外準確的檢測對行為正確的判別也很重要。智能監(jiān)控通過用攝像機代替人眼來協(xié)助人完成監(jiān)視，達到減輕人的工作量。因此，近年來，基于視頻監(jiān)控對生產(chǎn)線的物體質(zhì)量檢測技術成為了研究的熱點。本課題的實現(xiàn)通過采用攝像頭實時傳輸圖像給PC終端，并由PC終端通過圖像識別的方法判斷監(jiān)控畫面中的紡織品是否有污點。2國內(nèi)外研究與發(fā)展現(xiàn)狀從國外研究現(xiàn)狀來看，發(fā)展最普遍的是基于機器視覺的驗布機的研究，比較成功驗布機是以色列EVS公司生產(chǎn)的I-TEX2000，其采用了特質(zhì)的計算機和圖像處理技術使系統(tǒng)檢驗速度達到300碼每分鐘，可檢測出0.5mm大小的瑕疵點，其無論在效率還是速度上都是遙遙領先的[1]。瑞士的烏斯特Fabriscan織物品質(zhì)自動檢測系統(tǒng)，根據(jù)織

畢業(yè)設計（論文）開題報告物的不同寬度，選擇性的裝2~8只高分率攝像機，其工作原理是通過神經(jīng)網(wǎng)絡技術學習無瑕疵織物的特征，檢測織物找到不同處即為疵點，該技術比較先進，并已經(jīng)應用于實踐[2]。德國的Opdix公司制作的自動檢測系統(tǒng)，既采用了神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，又利用傳感器結合光學和力學對織物進行檢測，從而達到0.06mm的瑕疵檢測分辨率[3]。比利時巴可公司生產(chǎn)的獨眼巨人系統(tǒng)可以直接安裝在正在織造的機器上，從而達到檢測到瑕疵點時系統(tǒng)能自動停機并減少壞布的產(chǎn)生，其檢測寬度范圍為0m-2.6m。瑕疵的類型和位置也將顯示在PC終端，解除了瑕疵點后，操作員需在織布機控制終端上做記號，并讓織布機繼續(xù)運行。Cyclops系統(tǒng)是專為該公司的Sycotcx織布機管理系統(tǒng)設計的，所有被標注的瑕疵點信息均傳送至一個織物質(zhì)量數(shù)據(jù)庫，從而實現(xiàn)織物瑕疵點的檢測[4]。由希臘拉多萬·斯托亞諾維奇研究的自動驗布機，該樣機最初用濾波預處理和閾值的算法，再將幾何特征和紋理特征作為特征值，利用神經(jīng)網(wǎng)絡對目標進行分類，該系統(tǒng)可以檢測到的瑕疵點的范圍是0.5mm，識別率達到86.2%和小于4.3%錯判率[5]。我國是紡織品大國，國內(nèi)目前實際的織物自動檢測系統(tǒng)還相當不成熟，另外從國外進口的價格又很高，機器配置和操作不太適合我國具體生產(chǎn)狀況的問題，目前已有很多高校和研究機關在對織物智能視頻檢測領域投入很大程度的研究，例如：武漢理工大學、湖北工業(yè)大學、華中科技大學和中國科學院自動化研究所等。在這些研究單位中，東華大學客觀地評定了那些用機器視覺對織物瑕疵進行檢測的機器的等級，其主要使用的算法是根據(jù)自適應小波環(huán)境下的能量以及瑕疵長度、寬度、直徑比等特征來評定，此論文是我國最先研究織物瑕疵檢測和評分的研究，但由于其使用了面陣相機采集，從而無法應用生產(chǎn)[8]。湖北工業(yè)大學在織物瑕疵檢測系統(tǒng)的硬件選擇和安裝方法上做出相應的研究，實行對移動織物等時間采樣，并對其預處理和提取圖像特征值，利用模板匹配的SSDA算法得出瑕疵數(shù)量，但在采樣時要明確織物的移動速率[9]。華中科技大學鄒超、龔艷軍等也在織物檢測方面做出了相應的研究，龔艷軍在自動驗布機的研究中給出了硬件圖像采集卡是如何設計的，小波的方法如何在軟件應用中實施，以及利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡時如何進行分類的。鄒超在論文中給出了織物瑕疵檢測方法是類別共生矩陣的方法[10,11]。武漢理工大學祁林的研究方案是先將彩色圖像處理成灰度圖像，同時利用均衡化技術對圖像清晰度和對比度進行處理，再對織物紋理密度采用類似“灰度共生矩陣”的畢業(yè)設計（論文）開題報告算法去識別，根據(jù)織物相關特征對織物圖像進行壓縮，從而后繼處理速度得到提高，再利用“腐蝕-膨脹”算法對二值化的織物圖像進行噪聲點濾除，提取織物瑕疵點的特征值按照對序把結果寫入數(shù)據(jù)庫，該系統(tǒng)在國內(nèi)已經(jīng)推出[12]。雖然國內(nèi)外基于計算機智能檢測紡織品技術已經(jīng)有了相當多的研究，但是在洗滌流水線上對紡織品的檢測卻并未有所涉及，由于洗滌生產(chǎn)線上紡織品的大小，織物是否連續(xù)，以及被洗滌的紡織品的花色也有不同，使得洗滌生產(chǎn)線的紡織物的檢測與布匹生產(chǎn)線上的檢測存在相當大的差異，目前市場上也并未有用于檢測洗滌生產(chǎn)線上織物污點的檢測機器，因此目前迫切需要對洗滌紡織品污點檢測機器的誕生。當今對于自動跟蹤運動目標和對目標的特點識別算法取得很大進步，特別是國外許多技術已經(jīng)比較完善，但是由于光線的強弱導致圖像采集的時候會有一定誤差，還有就是織物紋理的不同也會有一些問題。本文所做的工作是在VisualC++6.0平臺上導入OpenCV視覺庫，利用其已優(yōu)化的函數(shù)對視頻流中圖像進行分析，根據(jù)現(xiàn)有較成熟的算法來對紡織品檢測，檢測出瑕疵，就發(fā)出警報。3關于“洗滌生產(chǎn)線檢測視頻監(jiān)控軟件設計”課題研究的啟發(fā)通過廣泛閱讀資料，查閱國內(nèi)外研究者的一些研究成果，得到了兩點啟發(fā)：(1)目前，對織物的瑕疵研究很熱門，這正是因為它有研究的必要，也有很明朗的研究前景,因此有很多碩士論文、期刊都有提及，其檢測算法也有很多。瑕疵檢測算法主要有：圖像模板匹配的序貫相似性檢測算法（SSDA），背景差分、連通域處理、AdBoost算法等數(shù)字圖像處理算法。(2)算法的研究是項復雜的工作，作為一名本科生，現(xiàn)在研究能力與研究資源有限，所以不可能在算法上花太多功夫，只是先選擇了目前應用較廣泛的基于瑕疵特征值對織物圖像檢測方法來建立這個系統(tǒng)，成功之后再根據(jù)需要對其進行完善。當然，需要花大量時間把算法思想研究透徹，并編寫C++代碼。再將其嵌入視頻監(jiān)控軟件中，將OpenCV視覺庫中相應的圖像處理函數(shù)導入VC++6.0中從而得以實現(xiàn)目標的檢測。畢業(yè)設計（論文）開題報告4參考文獻何志貴.I-TEX2000型織物自動檢驗系統(tǒng)[J].國外紡織技術,2000,12(12):36-37.RudolfMeier,JrgUhlmann,RolfLeuenberger.uster公司的織物質(zhì)量自動檢驗系統(tǒng)[J].紡織導報,1999,12(2):41-42.H.Schmalfub,K.L.Schinner.自動在線織物檢驗[J].國際紡織導報,1999(3):52-56.馬昀，仲岑然.織物自動檢驗系統(tǒng)的發(fā)展與應用[J].南通紡織職業(yè)技術學院學報（綜合版）,2004,4(1):18-19.RadovanStojanovicw,etc.Real-TimeVision-BasedSystemforTextileFabricInspection.Real-TimeImage[J],2001.(57):62-67.劉瑞禎,于仕琪.OpenCV教程基礎篇[M].北京:北京航空航天大學出版社,2007.中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室[J].攝相機標定,1999.(1):43-46.汪軍，李立輕，夏冬升.一種自動驗布客觀評定系統(tǒng)[P].東華大學,專利號:CN1760437,2006.4.趙大興，王璜，朱錦雷.基于機器視覺的織物疵點檢測系統(tǒng)[J].湖北工業(yè)大學學報,2008,23（3）:73-75.龔艷軍.布匹疵點自動檢測系統(tǒng)的研究和設計[D].武漢:華中科技大學碩士學位論文,2005.9.鄒超.布匹疵點在線檢測的算法研究[D].武漢:華中科技大學博士學位論文,2006.4.祁林.織物疵點的計算機軟件識別方法研究[D].武漢:武漢理工大學碩士學位論文,2006.4.畢業(yè)設計（論文）開題報告2．本課題要研究或解決的問題和擬采用的研究手段（途徑）本課題要研究解決的問題本課題主要設計應用程序嵌入到監(jiān)控系統(tǒng)中，實現(xiàn)對洗滌生產(chǎn)線紡織品的視頻監(jiān)控與報警，主要解決的問題：（1）算法研究本課題是實現(xiàn)對洗滌生產(chǎn)線紡織品的視頻監(jiān)控，需要對織物進行檢測，通過對采集到的圖片來進行相應算法的處理，從而準確的檢測出污點。所以算法的研究決定著檢測的準確率。（2）應用程序的開發(fā)在開發(fā)應用程序之前，首先要對開發(fā)工具進行選擇，確定了開發(fā)環(huán)境后，要考慮到監(jiān)控系統(tǒng)程序應用的可操作性和功能的完備性。在數(shù)據(jù)存儲方面，由于對監(jiān)控場景圖像數(shù)據(jù)的存儲將對存儲容量提出較高的要求，要考慮如何有效進行存儲與控制。程序開發(fā)過程中，要解決CCD攝像頭數(shù)據(jù)經(jīng)過圖像采集卡和如何通過計算機進行相關處理。還要在采集圖像數(shù)據(jù)的基礎上，控制輸出的圖像文件格式，以便更準確的識別和檢測。（3）監(jiān)控軟件的實現(xiàn)對于一個典型的基于視頻的目標檢測系統(tǒng)，需要構建一個系統(tǒng)流程圖，根據(jù)系統(tǒng)流程圖來完成檢測系統(tǒng)的建立。擬采用的設計方案（1）算法的研究根據(jù)織物自身的結構特點和瑕疵點特征，利用投影法提取特征值的紡織品污點檢測算法。污點自動檢測分為學習和檢測兩個階段，在學習階段，利用投影法分別在經(jīng)向和緯向上提取正?？椢飯D像的特征值，得到正?？椢飯D像的特征數(shù)據(jù)集，用統(tǒng)計方法確定特征值的正常區(qū)間。在檢測階段，采用基于窗口的區(qū)域檢測，同時對提取的待檢織物圖像的特征值進行判斷時，采用異常檢測的方法，檢出污點。通過對存在污點織物圖像特征值的分析，對存在污點的織物圖像至少有一項特征值出現(xiàn)異常，根據(jù)異常值出現(xiàn)的位置對污點進行定位。（2）應用程序開發(fā)由于圖像采集卡的應用接口庫支持32位編程開發(fā)工具，結合自身學習情況，選擇MicrosoftVisualC++進行開發(fā)，運行在C++的MFC編程環(huán)境。應用程序的主要功能設定：圖像卡的控制，參數(shù)的設置，監(jiān)控設定和操作信息設定。圖像卡的控制主要功能有：采集圖像到屏幕，抓取一幀圖像到屏幕/內(nèi)存，打開序列圖像文件，保存序列圖像以及序列圖像的回放；參數(shù)設置主要包括：圖像卡輸出圖像數(shù)據(jù)格式的設置，視頻制式設置，視頻源路設置，分配靜態(tài)內(nèi)存等；操作信息設定主要是設定報警方式。（3）監(jiān)控軟件的實現(xiàn)當今的監(jiān)控系統(tǒng)有所改變，發(fā)展方向由單場景單攝像頭監(jiān)控轉向多場景多攝像頭監(jiān)控,從而監(jiān)控系統(tǒng)技術發(fā)展的必然向同屏顯示多路視頻上發(fā)展。由DH采集卡SDK的數(shù)據(jù)采集原理,對于多路視頻同屏顯示的技術難點就存在于多塊采集卡公用同一物理連續(xù)內(nèi)存,因此致使引發(fā)了內(nèi)存如何分配的問題。據(jù)此不同采集卡所使用內(nèi)存的起始地址由添加偏移量的方法來定義，整個監(jiān)控系統(tǒng)的其軟件部分的系統(tǒng)流程圖的結構圖如圖1所示，本文在基于攝像機靜止的情況下對視頻序列中的目標進行檢測，采用對運動的圖像區(qū)域分割的方法，以織物為目標，當目標進入視頻監(jiān)控中時，需要先對其進行檢測，然后對圖像進行預處理，再通過對預處理過得圖像進行劃分相同區(qū)間，對區(qū)間的特征值進行特征比較，對信息進行分析后，做出報警。畢業(yè)設計（論文）開題報告畢業(yè)設計（論文）開題報告圖像幀中運動信息的特征提取圖像幀中運動信息的特征提取目標檢測與分割對分割的區(qū)間圖像的特征值分析比較攝像頭圖像采集卡視頻圖像幀的提取，圖像預處理結果輸出與統(tǒng)計分析報警圖1目標檢測系統(tǒng)結構圖畢業(yè)設計（論文）開題報告指導教師意見：對“文獻綜述”的評語：該同學對課題研究的內(nèi)容及相關知識進行了深入細致的了解，查閱了大量的文獻資料